Formation sur les LLM en entreprise

Leçon 1 • Ce que les GML sont et ne sont pas

Définit les GML en les contrastant avec les systèmes basés sur des règles et les moteurs de recherche. Établit des attentes réalistes qui préviennent les idées fausses courantes tout au long du cours.

Leçon 2 • Comment les GML traitent le langage

Explique la tokenisation, les plongements lexicaux et la prédiction du prochain jeton en termes simples. Fournit le modèle mental nécessaire pour comprendre le comportement du modèle dans les chapitres suivants.

Leçon 3 • Aperçu de l'écosystème des GML

Cartographie le paysage des types de modèles, des fournisseurs et des modes de déploiement. Donne aux apprenants un cadre pour évaluer les options pertinentes pour leur contexte d'affaires.

Leçon 1 • Mécanismes de création de valeur

Explique comment les GML réduisent les coûts, accélèrent le débit et augmentent l'expertise. Ancre l'analyse des cas d'utilisation ultérieure dans des moteurs de valeur concrets.

Leçon 2 • Évaluation de la faisabilité des cas d'utilisation

Présente des critères pour évaluer si une tâche est adaptée à l'automatisation par GML. Empêche les mauvaises applications coûteuses en enseignant une analyse structurée de type go/no-go.

Leçon 3 • Priorisation des cas d'utilisation pour le ROI

Enseigne une matrice de notation qui classe les cas d'utilisation selon l'impact, la faisabilité et le risque. Les apprenants produisent une liste priorisée d'occasions pour leur propre unité d'affaires.

Leçon 1 • Techniques de base de rédaction de requêtes

Couvre la rédaction sans exemple, avec peu d'exemples et la rédaction par chaîne de pensée avec des exemples d'affaires. Équipe les apprenants pour sélectionner la bonne technique pour chaque type de tâche.

Leçon 2 • Modèles de requêtes spécifiques à un domaine

Applique les techniques de rédaction de requêtes aux tâches de marketing, de révision juridique, de finances et de RH. Renforce le transfert de compétences entre les domaines fonctionnels que les apprenants rencontrent quotidiennement.

Leçon 3 • Bibliothèques de requêtes et gouvernance

Présente des systèmes pour stocker, partager et maintenir des requêtes organisationnelles. Relie la compétence individuelle en matière de rédaction de requêtes à la cohérence et à la réutilisation au niveau de l'équipe.

Leçon 4 • Raffinement itératif des requêtes

Enseigne un cycle structuré de test et de révision pour améliorer le rendement des requêtes. Les apprenants s'exercent à diagnostiquer les résultats faibles et à appliquer des correctifs ciblés.

Leçon 1 • Boucles de rétroaction et amélioration continue

Établit des processus pour capturer les erreurs, mettre à jour les requêtes et suivre les tendances de qualité. Convertit les corrections individuelles en améliorations systémiques au fil du temps.

Leçon 2 • Compréhension des modes de défaillance des résultats

Catalogue les erreurs d'hallucination, d'omission, de biais et de formatage avec des exemples concrets. La connaissance des types de défaillance permet des vérifications de qualité ciblées présentées plus loin dans le chapitre.

Leçon 3 • Cadres de révision humaine

Conçoit des processus de révision à plusieurs niveaux adaptés au risque de la tâche et au volume des résultats. Les apprenants font correspondre l'intensité de la révision au coût de l'erreur, en équilibrant la vitesse et la précision.

Leçon 1 • Notions fondamentales de l'intégration d'API

Explique les appels API, l'authentification et la gestion des réponses pour les gestionnaires non techniques. Permet une collaboration éclairée avec les développeurs lors des projets d'intégration.

Leçon 2 • Gestion du changement pour les flux de travail IA

Couvre la communication, la formation et la gestion de la résistance lors du déploiement de flux de travail GML. Assure la réussite de l'intégration technique en abordant la couche d'adoption humaine.

Leçon 3 • Surveillance du rendement des flux de travail en direct

Définit les ICP opérationnels pour les flux de travail alimentés par les GML et établit des routines de surveillance.

Leçon 4 • Analyse et reconception des flux de travail

Cartographie les processus actuels pour identifier les points d'insertion des GML et les occasions de reconception. Empêche de greffer l'IA sur des flux de travail défaillants en exigeant d'abord une clarté sur les processus.

Leçon 1 • Transparence et explicabilité

Couvre les obligations de divulgation envers les clients et les organismes de réglementation lorsque l'IA influence les décisions. Prépare les apprenants à concevoir des processus d'IA explicables qui satisfont à l'examen des parties prenantes.

Leçon 2 • Confidentialité et protection des données

Aborde les risques liés à l'envoi de données sensibles à des API de GML externes et les options d'atténuation. Directement pertinent pour les obligations de conformité auxquelles les apprenants font face dans leurs organisations.

Leçon 3 • Élaboration d'une politique d'éthique en IA

Guide les apprenants dans la rédaction d'une politique organisationnelle d'utilisation de l'IA avec des mécanismes d'application. Synthétise tous les risques du chapitre en un artefact de gouvernance que les équipes peuvent adopter immédiatement.

Leçon 4 • Taxonomie des risques d'affaires des GML

Catégorise les risques comme opérationnels, de réputation, juridiques et liés à la sécurité avec des exemples. Fournit un vocabulaire de risque partagé pour les discussions de gouvernance interfonctionnelles.

Leçon 1 • Mesures d'efficacité opérationnelle

Suit les gains de temps, les augmentations de débit et le coût par résultat dans les flux de travail GML. Fournit les preuves quantitatives nécessaires pour justifier un investissement continu.

Leçon 2 • Rapports aux parties prenantes

Conçoit des tableaux de bord pour la direction et des rapports au niveau des équipes adaptés à différents publics. Garantit que les données de mesure guident les décisions plutôt que de rester dans des feuilles de calcul inutilisées.

Leçon 3 • Mesures de la qualité des résultats

Définit des mesures quantitatives et qualitatives de la précision et de l'utilité des résultats des GML. S'appuie sur les méthodes de validation du chapitre 4 avec une couche de rapports.

Leçon 1 • Pérenniser la stratégie d'IA

Prépare les dirigeants à adapter la stratégie à mesure que les capacités des modèles, les réglementations et les marchés évoluent. Clôt le cours en reliant tous les chapitres précédents à la résilience organisationnelle à long terme.

Leçon 2 • Mise sur pied d'un centre d'excellence en IA

Définit la structure, les rôles et le mandat d'une équipe centralisée de capacité en IA. Fournit un modèle de gouvernance qui équilibre les normes centrales avec l'autonomie des unités d'affaires.

Leçon 3 • Maintien d'un avantage concurrentiel avec l'IA

Examine comment les données propriétaires, les flux de travail et les talents créent des avantages d'IA durables. Met les apprenants au défi d'identifier le fossé d'IA unique de leur organisation.

Leçon 4 • Du pilote à l'échelle d'entreprise

Identifie les obstacles qui empêchent les projets pilotes de passer à l'échelle et les conditions qui permettent la croissance. S'appuie sur les chapitres d'intégration et de mesure pour définir une liste de vérification de la préparation à la mise à l'échelle.